Amos20 论文完全攻略(simple)
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应用案例1第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明,使用Amos7软件2进行计算,阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上,提出了一个新的模型,并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型,通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据,然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析,并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上,对模型作了一些改进,在模型中增加超市形象。
它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。
它与顾客期望,感知价格和顾客满意有关,设计的模型见表7-1。
模型中共包含七个因素(潜变量):超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚,其中前四个要素是前提变量,后三个因素是结果变量,前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell,2000;殷荣伍,2000)。
表2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论,以及小范围甄别调查的结果,模型中各要素需要观测的具体范畴,见表7-2。
1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。
2本案例是在Amos7中完成的。
3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
表三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生(包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生),并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。
调查采用随机拦访的方式,并且为避免样本的同质性和重复填写,按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
问卷内容包括7个潜变量因子,24项可测指标,7个人口变量,量表采用了Likert10级量度,如对四、缺失值的处理4正向的,采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”采用表列删除法,即在一条记录中,只要存在一项缺失,则删除该记录。
Amos软件操作1.模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明,使用Amos软件进行计算,阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
2.模型构建的思路根据构建的理论模型,通过设计问卷对留学生学习汉语的学习动机、学习策略和焦虑调查得到实际数据,然后利用对缺失值进行处理后的数据进行分析,并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
3.潜变量和可测变量的设定模型中共包含2个因素(潜变量):学习动机、学习策略,7个可测变量:融入型动机、工具型动机、焦虑、记忆策略、认知策略、情感策略和社交策略。
4.关于调查数据的收集本次问卷调研的对象为不同国家的留学生5.缺失值的处理采用表列删除法,即在一条记录中,只要存在一项缺失,则删除该记录。
数据的的信度和效度检验1).数据的信度检验信度(reliability)指测量结果(数据)一致性或稳定性的程度。
一致性主要反映的是测验内部题目之间的关系,考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质。
稳定性是指用一种测量工具(譬如同一份问卷)对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。
如果问卷设计合理,重复测量的结果间应该高度相关。
由于本案例并没有进行多次重复测量,所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度。
Cronbach在1951年提出了一种新的方法(Cronbach's Alpha系数),这种方法将测量工具中任一条目结果同其他所有条目作比较,对量表进行内部一致性估计。
Amos实现一、Amos模型设定操作1.模型的绘制在使用Amos进行模型设定之前,建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图,并确定潜变量与可测变量的名称,以避免不必要的返工。
相关软件操作如下:第一步,使用建模区域绘制模型中的2个潜变量。
为了保持图形的美观,可以使用先绘制一个潜变量,再使用复制工具绘制其他潜变量,以保证潜变量大小一致。
应用案例1第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明,使用Amos7软件2进行计算,阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在着名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上,提出了一个新的模型,并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型,通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据,然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析,并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上,对模型作了一些改进,在模型中增加超市形象。
它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。
它与顾客期望,感知价格和顾客满意有关,设计的模型见表7-1。
模型中共包含七个因素(潜变量):超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚,其中前四个要素是前提变量,后三个因素是结果变量,前提变量综合决定并影响着结果变量(EugeneW.Anderson&ClaesFornell,2000;殷荣伍,2000)。
表7-1设计的结构路径图和基本路径假设2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。
2本案例是在Amos7中完成的。
3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论,以及小范围甄别调查的结果,模型中各要素需要观测的具体范畴,见表7-2。
表7-2模型变量对应表三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生(包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生),并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。
调查采用随机拦访的方式,并且为避免样本的同质性和重复填写,按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
应用案例1第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤.下面以一个研究实例作为说明,使用Amos7软件2进行计算,阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上,提出了一个新的模型,并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型,通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据,然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析,并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上,对模型作了一些改进,在模型中增加超市形象.它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度.它与顾客期望,感知价格和顾客满意有关,设计的模型见表7—1。
模型中共包含七个因素(潜变量):超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚,其中前四个要素是前提变量,后三个因素是结果变量,前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson &Claes Fornell,2000;殷荣伍,2000)。
表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论,以及小范围甄别调查的结果,模型中各要素需要观测的具体范畴,见表7-2。
1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。
2本案例是在Amos7中完成的。
3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
表7-2 模型变量对应表三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生(包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生),并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生.调查采用随机拦访的方式,并且为避免样本的同质性和重复填写,按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
AMOS M&P使用手册为了适应现代化船舶管理的发展,我公司开始安装并使用AMOS系统,利用该系统可以进行设备维修保养的跟踪管理,备件管理和采购以及进行船岸间的数据传输。
下面就简要介绍一下这几方面的功能:1.维修保养(Maintenance)船舶维修保养是轮机管理中必不可少的重要环节。
对设备进行合理、有效的维修保养,可以达到延长设备的使用寿命、保证设备的可靠运行,从而使船舶安全航行得以保证。
随着船舶轮机管理的发展,PMS计划保养系统的出现和轮机自动化程度的不断提高,对轮机管理人员来说,面对的工作量和需要处理的信息量越来走大。
AMOS系统是近年来出现的比较成功的轮机管理系统软件,它的出现对提高轮机管理效率,有很大帮助。
计划维修是目前船舶普遍采用的方法,即:通过厂家说明书推荐的保养周期以及多年的实践经验,再加上船级社的检验周期等,对该设备制订出相应的维修保养周期,制成表格,做成卡片,平时根据这些表格和卡片实施维修保养。
AMOS系统将上述工作做成电脑软件,日常需要做的维修保养工作很容易查到,具体操作步聚如下:1.1下发工作单(WOrk Ordr)打开AMOS系统,从File下拉菜单中的SwitchDeportment进人,或直接点工具图标进人,选择需要的部门(机舱选Engine Dopartmen 甲板选Deck)。
从 Maintenance下拉菜单中,点击 Work Order,或直接点击工具菜单。
在出现的查询窗口中,可选择:“工作负责人”、“具体设备”和“到期日’等,进行保养工作安排。
如果要选择一个时间段为到期日,可将鼠标移到 Due Between 处,双击左键选择日历,在选中的日期上点击一下即可,然后点击OK。
此时,所有到期的工作清单将呈现在荧屏上,只要翻动荧屏下半部分的滚动条,就可以逐一查看工作清单,荧屏上半部分是对应下半部分工作清单的详细说明。
按右键并选中Select All,或用鼠标点击各工作单号前面的确认方框,点击File下拉菜单中的Print,或直接点工具菜单中的打印机标志。
Amos软件操作1.模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明,使用Amos软件进行计算,阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
2.模型构建的思路根据构建的理论模型,通过设计问卷对留学生学习汉语的学习动机、学习策略和焦虑调查得到实际数据,然后利用对缺失值进行处理后的数据进行分析,并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
3.潜变量和可测变量的设定模型中共包含2个因素(潜变量):学习动机、学习策略,7个可测变量:融入型动机、工具型动机、焦虑、记忆策略、认知策略、情感策略和社交策略。
4.关于调查数据的收集本次问卷调研的对象为不同国家的留学生5.缺失值的处理采用表列删除法,即在一条记录中,只要存在一项缺失,则删除该记录。
数据的的信度和效度检验1).数据的信度检验信度(reliability)指测量结果(数据)一致性或稳定性的程度。
一致性主要反映的是测验内部题目之间的关系,考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质。
稳定性是指用一种测量工具(譬如同一份问卷)对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。
如果问卷设计合理,重复测量的结果间应该高度相关。
由于本案例并没有进行多次重复测量,所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度。
Cronbach在1951年提出了一种新的方法(Cronbach's Alpha系数),这种方法将测量工具中任一条目结果同其他所有条目作比较,对量表进行内部一致性估计。
2).数据的效度检验效度(validity)指测量工具能够正确测量出所要测量的特质的程度,分为内容效度(content validity)、效标效度(criterion validity)和结构效度(construct validity)三个主要类型。
内容效度也称表面效度或逻辑效度,是指测量目标与测量内容之间的适合性与相符性。
应用案例1第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明,使用Amos7软件2进行计算,阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上,提出了一个新的模型,并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型,通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据,然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析,并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上,对模型作了一些改进,在模型中增加超市形象.它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度.它与顾客期望,感知价格和顾客满意有关,设计的模型见表7—1.模型中共包含七个因素(潜变量):超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚,其中前四个要素是前提变量,后三个因素是结果变量,前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W。
Anderson &Claes Fornell,2000;殷荣伍,2000)。
表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论,以及小范围甄别调查的结果,模型中各要素需要观测的具体范畴,见表7—2.1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。
2本案例是在Amos7中完成的。
3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
表7—2 模型变量对应表三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生(包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生),并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。
调查采用随机拦访的方式,并且为避免样本的同质性和重复填写,按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
软件功能通过路径图浏览器,可以显示路径模型以及当前文件夹下所有路径模型的描述以及小图标通过简单的点击来选择程序的选项通过单击鼠标在路径图上直接创建新的变量一次点击查看不同的组或模型浏览数据文件内容创建具有观测变量和潜变量的结构方程模型(包括路径分析和纵向数据模型)利用两种方法指定候选模型:为每个候选模型设置一组参数相等的约束探索性方式应用SEM。
AMOS会尝试很多模型,同时基于AIC及BIC统计量比较模型,并给出最佳模型的建议拟合验证性因子模型,方差成分模型,变量中含有误差的模型,以及一般的潜变量模型分析均值结构以及多组数据:利用自动化设置迅速地制定并检验多组数据同时分析来自多个总体的数据把因子及回归分析合并到一个模型中同时拟合来节省时间同时分析多组模型:AMOS能够确定哪些模型是嵌套的并能够自动计算校验统计量将路径图转化为VB程序用自动生成的参数限制来拟合线性增长曲线模型进行市场细分研究估计每个类群或划分的大小进行混合回归分析和混合建模进行混合因子分析估计个体属于某类群的概率训练分类模型。
预先指定一些个体属于某个组,再利用模型对剩余的个体分类在多组模型中,限定一些模型参数在各族相等,同时其它参数可随不同组而变化软件特色使用回归归因创建单一完整的数据集。
使用随机回归归因或贝叶斯算法归因创建多个归因的数据集。
您还可以归因缺失值或潜在变量分数。
通过指定内容丰富的先验分布,改进估算。
利用可自动调整的底层“马尔可夫链蒙特卡尔理论(Markov chain Monte Carlo,MCMC)”计算方法。
以有序的分类数据和审查数据执行估算。
基于非数字数据创建模型,而无需将数字分数分配给数据。
使用审查数据,而无需进行除正常情况之外的假定。
使用拖放式绘图和编辑工具,快速构建图形模型。
创建真实反映复杂关系的模型。
使用观察到的或潜在的任何数字值来预测任何其他数字值。
使用非图形脚本编制功能快速运行大型的复杂模型,并生成略有区别的类似模型。
Amos软件操作1 •模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模熨修正以及模世解释四个步骤。
下而以一个研究实例作为说明,使用Amos软件进行计算,闸述在实际应用中结构方程模熨的构他、运算、修正与模盘解释过程。
2•模教构建的思路根据构建的理论模型,通过设计问卷对留学生学习汉语的学习动机、学习策略和焦虑调查得到实际数据,然后利用対缺失值进行处理后的数据进行分析,并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
3.潜变虽和可测变妊的设定模型中共包含2个因素(潜变量):学习动机、学习策略,7个可测变量:融入型动机、工具型动机、焦虑、记忆策略、认知策略、情感策略和社交策略。
4•关于调査数据的收集本次!• 0卷调研的对级为不同国家的留学生5•缺失值的处理采用表列删除法,即在-■条记录中,只耍存在一项缺失, 则删除该记录。
数据的的信度和效度检齡1).数据的信度检验信度(reHability )指测呈结果(数据)一致性或稳定性的程度。
一致性主要反映的是测验内部题日之间的关系,考察测验的各个题目是否测吊:了相同的内容或特质。
稳定性是指用-种测駅工具(譬如同--份问卷)对同i群受试者进行不同时间上的<复测鱼结果间的町靠系数。
如果问卷设计合理,重复测量的结果间应该高度相关。
由于本案例并没仃进行多次車复测呈,所以上耍采川反映内部-•致性的指标来测虽:数据的信度。
Cronbach在1951年提出了一•种新的方法<Cron bach'sAlpha系数),这种方法将测駅匸具中任-条目结果同其他所有条n作比较,对呈表进行内部一致性佔计。
2) •数据的效度检強效度(validity )指测量工具能够正确测呆出所要测鼠的特质的程度,分为内容效度( content validity )、效标效度(criterion validity )和纟吉构效度(coustiuct validity )三个主要类型。
内容效度也称表面效度或逻耕效度,是描测量II标与测呈内容之间的适合性与相符性。
Amos软件操作1.模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明,使用Amos软件进行计算,阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
2.模型构建的思路根据构建的理论模型,通过设计问卷对留学生学习汉语的学习动机、学习策略和焦虑调查得到实际数据,然后利用对缺失值进行处理后的数据进行分析,并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
3.潜变量和可测变量的设定模型中共包含2个因素(潜变量):学习动机、学习策略,7个可测变量:融入型动机、工具型动机、焦虑、记忆策略、认知策略、情感策略和社交策略。
4.关于调查数据的收集本次问卷调研的对象为不同国家的留学生5.缺失值的处理采用表列删除法,即在一条记录中,只要存在一项缺失,则删除该记录。
数据的的信度和效度检验1).数据的信度检验信度(reliability)指测量结果(数据)一致性或稳定性的程度。
一致性主要反映的是测验内部题目之间的关系,考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质。
稳定性是指用一种测量工具(譬如同一份问卷)对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。
如果问卷设计合理,重复测量的结果间应该高度相关。
由于本案例并没有进行多次重复测量,所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度。
Cronbach在1951年提出了一种新的方法(Cronbach's Alpha系数),这种方法将测量工具中任一条目结果同其他所有条目作比较,对量表进行内部一致性估计。
2).数据的效度检验效度(validity)指测量工具能够正确测量出所要测量的特质的程度,分为内容效度(content validity)、效标效度(criterion validity)和结构效度(construct validity)三个主要类型。
内容效度也称表面效度或逻辑效度,是指测量目标与测量内容之间的适合性与相符性。
A m o s使用技巧(作图篇)(总3页) --本页仅作预览文档封面,使用时请删除本页--Amos画出的图像往往并不符合要求,框框太大,变量之间的距离太远,太占空间。
以下是调整技巧:1. 打开Amos的AG(Amos Graphics)程序准备画图。
在窗口的左侧会看到如下的三列图标,这些图标在各个对应的菜单中(如File,Edit等)也能找到。
2. 画板长宽调整:点击View-Interface Properties-Landscape-Apply即可,程序默认的是立着的长方形画板。
3. 画潜变量和测量变量:点击,然后在画板上点击一次出现一个椭圆,在连续点击,就会给椭圆加上相应的测量变量和残差变量框框。
4. 点击可以将途中的测量变量的位置上下左右地移动。
5. 点击可以把图中固定路径的位置改变,可以放在第一个或者最后一个。
6.点击,然后拖动椭圆,可以将椭圆调整到合适的大小。
7.点击和,可以将测量变量和残差变量移向椭圆,改变他们之间箭头的长度。
如果仅仅点击,只能调整某一个路径和图形。
8.点击和可以同时调整所有测量变量框的大小,以及残差变量框的大小。
9.点击和,上下或者左右拖动测量变量框,可以改变各个变量框之间的距离。
10.点击左边的,可以逐个选择目标,点击中间的一次选择全部图形,点击右边的放开所有选中的图形。
有时候只需要选中部分图形,点击左边图标之后,可以单击鼠标左键逐个选中,也可以按住鼠标左键,让鼠标箭头在要选中的图形上滑动即可。
11.如果不满意,点,叉掉便是。
12. 点击之后,在点击途中的任何变量框,可以对其进行命名。
一般多用于潜变量的命名或因变量残差的命名。
13.导入数据,点击,然后点击File Names,选中文件之后,点击OK。
如果要看看数据文件,点View Data。
14.然后点击,刚才打开的文件中的所有变量名会出现,然后根据需要将其一一拖到相应的测量变量框中即可。
15.点击Plugins-name unobserved variables,可以给残差命名。